La factorización de matrices es un tema fundamental en cálculos avanzados. En el último artículo, se mencionó la importancia de modelar matrices correctamente. Sin embargo, se utilizó una forma inadecuada, ignorando la estructura de filas y columnas.

Este enfoque puede causar confusión y complicar la implementación de algoritmos de factorización. Es vital representar matrices como entidades dinámicas, no como arrays multidimensionales estáticos. Esto permitirá la realización eficaz de cálculos, ya sea por filas, columnas o en diagonal.

La correcta modelación y comprensión de las matrices facilita la ejecución de operaciones y mantiene el código organizado y eficiente.

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Cómo probar la nueva función de forma gratuita:

1️⃣ Abra una nueva cuenta demo en el servidor MetaQuotes-Demo. Para hacer esto, seleccione MetaQuotes Ltd en la lista de empresas. A continuación, clique en «Abrir una cuenta demo» e indique el servidor deseado y sus datos en el formulario.
2️⃣ En la ventana «Observación de mercado», haga clic en el ícono «Más» y añada el símbolo deseado.
3️⃣ Cuando el símbolo deseado aparezca en la lista, selecciónelo con el ratón y presione Enter: el símbolo seleccionado debería aparecer en la lista «Observación de mercado».
4️⃣ Haga clic con el botón derecho del ratón en el símbolo deseado y seleccione «Ventana del gráfico» en el menú que aparecerá.

En el modo gratuito, recibirá los datos con un retraso de 15 minutos y no podrá ver la historia de cambios de precios. Para suscribirse haga doble clic en el símbolo deseado: se abrirá una ventana con las tarifas disponibles.

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¡Descubre cómo corregir errores al graficar puntos en MetaTrader 5 con redes neuronales! En este artículo técnico, un experto programador analiza el uso de la función secante y explica detalladamente cómo resolver un fallo específico al graficar puntos invertidos. A través de precisos ajustes en el código y explicaciones claras, se muestra cómo ajustar el coeficiente de inclinación de una recta tangente para mejorar la precisión del gráfico. Con un enfoque meticuloso para evitar complicaciones futuras, aprenderás cómo presentar datos correctamente al resolver inconsistencias en el eje Y. Todo esto, mientras te preparas para adentrarte en cálculos avanzados y ajustes automáticos.

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¡Descubre cómo automatizar la selección de estrategias de trading en MetaTrader 5! Este artículo se enfoca en la implementación de un EA que optimiza la selección automática de grupos de estrategias basadas en parámetros de entrada. Inicia con la optimización manual de una estrategia única y avanza hacia la creación de grupos complejos, enfrentando desafíos como la carga de archivos CSV y la normalización de resultados. Además, aborda la construcción de un algoritmo genético para simplificar y mejorar la selección de estrategias, avanzando hacia una solución más eficiente y menos laboriosa para traders y desarrolladores. Ideal para quienes buscan mejorar sus habilidades en trading algorítmico y desarrollo en MQL5.

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En el mundo del trading algorítmico, la implementación de FREL (Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía) destaca por su capacidad de seleccionar variables críticas para predicciones precisas. Este algoritmo se basa en la técnica de clasificación ponderada del vecino más próximo y evalúa la energía de diversas configuraciones de datos para diferenciar entre variables relevantes e irrelevantes. La implementación en MQL5, ejemplificada en un script, demuestra cómo FREL mejora la precisión predictiva ponderando adecuadamente las variables. Útil tanto para traders como desarrolladores, ofrece una herramienta potente para la selección de características en datos financieros.

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Descubre cómo crear ecuaciones de recta genéricas con redes neuronales y mínimos cuadrados sin complicarte con matemática avanzada. Con ejemplos prácticos en MQL5, este artículo te guía en la transformación de fórmulas matemáticas a códigos de programación comprensibles, optimizando el aprendizaje de algoritmos y modelos matemáticos. Aprende a calcular coeficientes y constantes, y explora cómo ajustar estos valores con precisión. Una excelente oportunidad para desarrolladores y traders interesados en mejorar su comprensión y aplicación de técnicas algorítmicas en MetaTrader 5. No necesitarás ser un experto en cálculo para seguir el proceso.

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Descubre en este artículo cómo integrar módulos de control y mouse en gráficos personalizados de MetaTrader 5. Aprende a crear servicios eficientes en MQL5 mediante el análisis detallado del código fuente. Los módulos se ejecutan independientemente, permitiendo una mayor interacción y control del usuario. Entiende cómo inicializar y gestionar variables críticas para mantener la estabilidad del sistema y mejorar tus proyectos de trading algorítmico. Un enfoque preciso en la implementación de servicios te ayudará a optimizar procesos y a evitar errores comunes en código complejo. Ideal para desarrolladores que buscan perfeccionar sus habilidades en MetaTrader 5.

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Descubre cómo el arbitraje estadístico combina economía, finanzas y matemáticas para capitalizar ineficiencias de precios en acciones y derivados. Desarrolla estrategias avanzadas usando correlación, cointegración y el coeficiente de Pearson. Implementa algoritmos de alta frecuencia y modelos ONNX en MetaTrader 5 para un trading eficiente. Mejora tus resultados ajustando Stop Loss y Take Profit. Prepárate para enfrentar las condiciones cambiantes del mercado y optimize tus modelos regularmente. Aprende a filtrar y analizar pares de activos para oportunidades de arbitraje, y lleva tus habilidades de trading algorítmico al siguiente nivel.

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El comportamiento impredecible de los mercados financieros es similar a la volatilidad del tiempo. La humanidad ha avanzado en la predicción meteorológica, y ahora se pregunta si estas técnicas pueden aplicarse a los mercados financieros. El algoritmo Conformer, desarrollado para previsión meteorológica, se presenta en el artículo "Conformer: Embedding Continuous Attention in Vision Transformer for Weather Forecasting."

El algoritmo Conformer analiza el cambio climático utilizando un mecanismo de atención multicabeza continuo. Recibe datos meteorológicos, estudia su evolución, y pronostica el siguiente estado. Implementa ecuaciones diferenciales para captar los cambios constantes en los datos.

Este modelo se aplicará en MQL5 con la clase CNeuronConformer, heredando de CNeuronBaseOCL. Se redefinirán métodos, y se introducirá Continuous Attention, que calcula similitudes derivadas par...

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Descubre cómo optimizar redes neuronales en MetaTrader 5 utilizando vectores propios y Análisis de Componentes Principales (PCA). Exploramos una técnica innovadora para seleccionar configuraciones eficaces de la red, enfocándonos en el tamaño y número de capas ocultas. Este enfoque reduce drásticamente el coste computacional al evitar la retropropagación extensa. En lugar de métodos tradicionales como el aprendizaje por refuerzo y la optimización bayesiana, utilizamos análisis matricial para identificar las configuraciones con menor error. Ideal para desarrolladores y traders que buscan aumentar la eficiencia y precisión en el entrenamiento de redes neuronales.

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¿Interesado en el algoritmo Boids? Este modelo, creado por Craig Reynolds en 1986, simula comportamientos de enjambres de animales mediante reglas simples: separación, alineación y cohesión. No solo es crucial en animaciones sino que también tiene aplicaciones en optimización y búsqueda, robótica y gestión de tráfico. Cada Boid (agente) sigue estas reglas para ajustar su movimiento, creando un comportamiento coordinado increíblemente realista. La adaptabilidad del algoritmo Boids permite su uso en diversos campos, haciendo de él una herramienta potente para modelar comportamientos colectivos complejos y resolver problemas distribuidos con eficiencia.

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El Bird Swarm Algorithm (BSA) es un apasionante algoritmo evolutivo bioinspirado que utiliza la inteligencia de enjambre, basado en las interacciones sociales de las aves. Desarrollado en 2015, este enfoque innovador integra el vuelo, la búsqueda de alimento y la vigilancia de las aves para crear soluciones óptimas. El BSA ajusta estrategias individuales, permitiendo alternar entre comportamientos para evitar problemas como la convergencia prematura. Cuenta con un pseudocódigo detallado que guía la implementación y adaptación del algoritmo. Para los desarrolladores de MetaTrader 5, el BSA ofrece una técnica eficiente de optimización, aplicada para resolver problemas complejos de manera dinámica y efectiva.

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Aprenda a crear robots comerciales para MetaTrader 5 con nuestro libro "Programación en MQL5 para Tráders". Se trata del tutorial más completo sobre el tema, y abarca todos los conocimientos necesarios para programar sus propias aplicaciones comerciales:

✓ Fundamentos de programación y herramientas básicas con progresión gradual hacia conceptos más complejos
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El artículo anterior abordó el uso de la pseudo inversa en redes neuronales con MQL5. Esta vez se avanza más, buscando implementar una factorización específica para obtener la pseudo inversa, en lugar de una general. Este enfoque especializado es más eficiente, especialmente tratándose de cálculos complejos que pueden aprovechar mejor el hardware disponible.

En la evolución de la informática, se ha visto cómo las soluciones genéricas tienden a ser menos eficientes que las especializadas. Apuntar a un enfoque especializado no solo mejora el rendimiento, sino que también facilita la comprensión y aplicación práctica de los conceptos.

El siguiente paso será concretar cómo implementar esta pseudo inversa de manera óptima y didáctica.

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Antes de implementar trading algorítmico con aprendizaje automático, es crucial validar la relación entre entradas del modelo y la variable a predecir. Utilizar pruebas de raíz unitaria en los residuos del modelo ayuda a verificar esta relación. Sin embargo, es posible crear modelos espurios con métricas de error bajas, ofreciendo una falsa sensación de éxito.

Este artículo aborda el concepto de regresiones espurias y métodos para identificarlas, incluyendo la simulación de datos de series temporales. Con el uso de Python y ONNX, se busca aplicar una estrategia de trading en MQL5, validando previamente la integridad del modelo.

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El análisis de regresión en MetaTrader 5 puede conducir a conclusiones erróneas si no se considera la estacionariedad de la serie temporal. La simulación de Montecarlo con la biblioteca estándar MQL5 demuestra cómo infringir este supuesto provoca regresiones espurias. Mediante la generación de números aleatorios y gráficos científicos, es posible modelar y analizar tanto procesos estacionarios como no estacionarios, evaluando la significación de los parámetros del modelo. La regresión incorrecta y el análisis de residuos revelan autocorrelaciones significativas, indicando problemas de especificación del modelo. Este enfoque es vital para desarrolladores que buscan optimizar algoritmos de trading.

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En esta nueva parte de nuestra serie sobre el EA Grid-Hedge modificado en MQL5, se examina a fondo el EA de cuadrícula. Utilizando conocimientos previos del Simple Hedge EA, se aplican técnicas para optimizar el rendimiento de Grid EA.

Este análisis se centra en la estrategia de cuadrícula, abordando sus complejidades y teorías matemáticas. La optimización matemática es multifacética y se abordará en partes. En este artículo, se profundiza en los aspectos matemáticos y sus fórmulas.

Aspectos destacados:
- Estrategia de cuadrícula
- Optimización matemática
- Simulación de cálculos en Python
- Conclusiones

En futuros artículos, se discutirá la implementación práctica y la codificación de las estrategias optimizadas.

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En análisis previos, se optimizaron instancias de estrategias comerciales individuales en el periodo 2018-2022. Este periodo se seleccionó por su duración suficiente para reflejar distintas dinámicas del mercado y por permitir tiempos de simulación rápidos. El simulador estándar de MetaTrader 5 proporciona funcionalidad para divisiones de prueba y optimización con periodos forward, útiles para evaluar el comportamiento en ámbitos no utilizados en optimización.

En aprendizaje automático, se diferencian los conjuntos de datos en IS y OOS. El periodo principal en trading actúa como IS y el periodo forward como OOS, aunque el concepto de OOS es más amplio. El objetivo de las pruebas es mantener resultados comparables en ambos periodos.

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Hemos lanzado la versión de MetaTrader 5 build 4570 con muchas novedades y mejoras en la versión web de la plataforma:

• Modo de retícula para obtener valores y mediciones de distancia precisos en el gráfico, así como una nueva vista del gráfico: la línea.
• Posibilidad de incluir información adicional en la "Observación de mercado" en la versión móvil.
• Lista ampliada de teclas de acceso rápido compatibles para trabajar más cómodamente con los gráficos.

En esta nueva versión, MQL5 incorpora nuevas funciones de aprendizaje automático. Ahora dispone de integración con la biblioteca de cálculo matricial OpenBLAS y soporte mejorado para ONNX Runtime, que permitirá ejecutar modelos neuronales más complejos.

Además, la plataforma ha mejorado la carga y exportación de la historia de ticks, y en los agentes de prueba se han corregido errores que podían provocar un consumo excesivo de RAM.

Instale la última versión y disfrute de las nuevas funciones de la plataforma